Соединенные Штаты

Реальные домашние IP

Резидентные прокси — Соединенные Штаты

Американские резидентные прокси — это реальные IP-адреса из домохозяйств США, выданные провайдерами для частных пользователей, такими как Comcast, Spectrum, Verizon и AT&T. С ними вы просматриваете, парсите и проверяете американские витрины, цены и контент как настоящий местный пользователь — в Бруклине, Чикаго, Хьюстоне и Лос-Анджелесе, — а не с IP дата-центра, который Walmart, Target и местные гео-фильтры распознают и блокируют сразу же.

Попробовать за $1.99/GB Войти через Google

HTTP / SOCKS5Таргетинг по городу и ISPТрафик не сгораетЧистота проверяется ежемесячно

2 131 415IP в пуле

25+Охват городов

302Сети ISP

316 мсМедианная задержка

99.1%Строго чистые

Резидентные прокси для страны Соединенные Штаты — кратко

Резидентные прокси для страны Соединенные Штаты — это реальные IP-адреса из домохозяйств региона Соединенные Штаты, выданные пользовательскими ISP. Они позволяют просматривать, скрапить и проверять сайты, цены и контент региона Соединенные Штаты как настоящий местный пользователь — а не с дата-центрового IP, который локальные сайты помечают и блокируют.

Тип пула: Резидентный, несколько ISP
Охват городов: Brooklyn, Philadelphia, Chicago
Топ ISP: Comcast Xfinity · Spectrum (Charter) · Verizon
Протоколы: HTTP, SOCKS5
Ротация: На каждый запрос или sticky
Геоточность: 99.92%
Чистота пула: 99.1% clean
Тарифы: from $2.00/GB
Последний замер: 2026-06-23
Поддержка: 24/7

Почему команды выбирают наш пул региона Соединенные Штаты

Реальные резидентные IP, точный таргетинг и качество, которое не нужно принимать на веру.

Реальные резидентные IP

Настоящие домашние подключения от пользовательских ISP региона Соединенные Штаты — а не дата-центровые диапазоны, которые блокируются с ходу.

Таргетинг по городу и ISP

Нацеливайтесь на отдельные города и операторов там, где это позволяет глубина пула — вплоть до провайдера.

Ротация или sticky

Ротация на каждый запрос для масштаба или sticky-сессии до ~72 ч для многошаговых сценариев.

HTTP и SOCKS5

Работает с любым клиентом, скрапером или стеком автоматизации из коробки.

Этичный источник

IP из резидентной сети с явным согласием участников — реальные пользователи, согласившиеся делиться трафиком.

Проверенная чистота, ежемесячно

Мы заново замеряем пул каждый месяц и публикуем цифры, чтобы они оставались актуальными.

Качество, которое можно проверить

Каждый месяц мы прогоняем один и тот же бенчмарк — случайная выборка IP оценивается по Scamalytics, задержка тестируется с нейтрального VPS, а геоточность сверяется по независимым базам. Цифры ниже отражают боевую среду, а не идеальный лабораторный прогон.

Чистота Scamalytics · 100 000 IP

Строго чистые99.1%

Доля дата-центровых0%

В любом чёрном списке0.48%

Низкий риск фрода (0–19)99.2%

Геоточность99.92%

Задержка и скорость VPS → Cloudflare

Медианная задержка316мс

Задержка p90 / p95546 / 634 мс

Успешность подключений98.4%

Пропускная способность (медиана / p95)1.17 / 3.09 MB/s

Загрузка крупных файлов100%

Состав сети

Тип подключения100% резидентные

Сети ISP (ASN)302

Режимы ротациина запрос · sticky

Топ операторовComcast Xfinity · Spectrum (Charter) · Verizon

Замерено на 100 000 адресах с нейтрального VPS относительно edge-сети Cloudflare, актуально на момент последнего бенчмарка. Повторный прогон может отличаться на небольшую величину, но цифры полностью отражают порядок величины и служат надёжной основой, чтобы оценить, подходит ли пул под вашу задачу. Успешность скрапинга по конкретным целям не публикуется — она зависит от вашего отпечатка и настройки, а не только от IP.

benchmark.py — открытый бенчмарк пула

Открытый бенчмарк, стоящий за приведёнными выше цифрами. Он берёт случайную выборку IP пула и измеряет четыре вещи — чистоту (фрод-риск Scamalytics, дата-центр, чёрные списки и геоточность), задержку (круговой обход до edge Cloudflare и ip-api), ротацию (уникальные IP, ASN и подсети /24) и пропускную способность (скорость загрузки и время до первого байта) — после чего сообщает каждый показатель. Он опубликован целиком, чтобы методология за каждой цифрой оставалась открытой для проверки.

# -*- coding: utf-8 -*-

"""
JETPROXY — POOL BENCHMARK

End-to-end audit of a residential proxy pool. A single run measures cleanliness,
latency, rotation and throughput, then prints every metric as one list.

  Cleanliness   fraud-risk, datacenter, blacklist and geo-accuracy (Scamalytics)
  Latency       Cloudflare edge (responsiveness) and ip-api origin (round-trip)
  Rotation      unique IPs / ASNs / subnets, success rate, country match
  Throughput    median & p95 download speed, time-to-first-byte, drop rate

Every stage size is a parameter, so the same script runs a quick check or a deep
audit:

    python benchmark.py --country ID
    python benchmark.py --quality 200 --downloads 50 --latency 1000 --rotation 5000 --country ID
    python benchmark.py --proxies proxies.txt --country ID --json result.json

Proxies   paste at the prompt (one per line) or pass --proxies FILE.
          host:port:user:pass  ·  host:port  ·  user:pass@host:port
The Scamalytics key for the cleanliness stage is read from the environment or
../.env (SCAMALYTICS_USER + SCAMALYTICS_KEY); without it that stage is skipped.
"""
from __future__ import annotations

import argparse
import asyncio
import csv
import ipaddress
import json
import os
import re
import statistics
import sys
import time
from collections import Counter
from datetime import datetime

try:
    sys.stdout.reconfigure(encoding="utf-8")
    sys.stderr.reconfigure(encoding="utf-8")
except Exception:
    pass

try:
    import aiohttp
    from rich.console import Console
    from rich.table import Table
    from rich import box
except ImportError:
    print("\n[!] Need: pip install aiohttp rich\n")
    sys.exit(1)

console = Console()

# ── endpoints ────────────────────────────────────────────────────────────────

IP_ENDPOINT = ("http://ip-api.com/json/?fields="
               "status,message,country,countryCode,regionName,city,isp,as,org,query")
CF_TRACE = "https://speed.cloudflare.com/cdn-cgi/trace"   # tiny edge response (~350 B)

FILE_MB = 10
DOWN_URL = f"https://speed.cloudflare.com/__down?bytes={FILE_MB * 1_000_000}"
SCAM_HOST = "https://api11.scamalytics.com/v3"            # US node (api12 = EU)


SCORE_CONCURRENCY = 10
DOWN_CONCURRENCY = 3   # downloads share the local uplink — keep low so the exit node is the bottleneck



# ── proxy parsing ──────────────────────────────────────────────────────────────

def parse_proxy(raw: str):
    """host:port | host:port:user:pass | user:pass@host:port | scheme://..."""
    raw = raw.strip()
    if not raw or raw.startswith("#"):
        return None
    scheme = "http"
    if "://" in raw:
        scheme, raw = raw.split("://", 1)
    user = pwd = host = port = None
    if "," in raw:
        parts = [p.strip() for p in raw.split(",")]
        if len(parts) == 4:
            host, port, user, pwd = parts
        elif len(parts) == 2:
            host, port = parts
        else:
            return None
    elif "@" in raw:
        cred, hostport = raw.rsplit("@", 1)
        if ":" in cred:
            user, pwd = cred.split(":", 1)
        host, port = hostport.rsplit(":", 1)
    else:
        parts = raw.split(":")
        if len(parts) == 2:
            host, port = parts
        elif len(parts) == 4:
            host, port, user, pwd = parts
        else:
            return None
    try:
        port = int(port)
    except (ValueError, TypeError):
        return None
    return {"scheme": scheme, "host": host, "port": port, "user": user, "pwd": pwd,
            "url": f"{scheme}://{host}:{port}", "label": f"{host}:{port}"}


def subnet24(ip: str) -> str:
    try:
        return str(ipaddress.ip_network(ip + "/24", strict=False))
    except ValueError:
        return ""


def pct(values, p):
    if not values:
        return 0.0
    s = sorted(values)
    k = min(len(s) - 1, max(0, int(round(p / 100 * (len(s) - 1)))))
    return s[k]


# ── ip-api request (identity + geo + round-trip) ───────────────────────────────

def _fail(idx, proxy, err, latency):
    return {"idx": idx, "ok": False, "proxy": proxy["label"], "error": err, "latency": latency}


async def _one_attempt(session, proxy, idx, timeout):
    t0 = time.perf_counter()
    auth = aiohttp.BasicAuth(proxy["user"], proxy["pwd"]) if proxy["user"] else None
    try:
        async with session.get(IP_ENDPOINT, proxy=proxy["url"], proxy_auth=auth,
                               timeout=aiohttp.ClientTimeout(total=timeout)) as r:
            latency = (time.perf_counter() - t0) * 1000
            if r.status != 200:
                return _fail(idx, proxy, f"HTTP {r.status}", latency)
            data = await r.json(content_type=None)
            if data.get("status") != "success":
                return _fail(idx, proxy, data.get("message", "api error"), latency)
            ip = data.get("query", "")
            asn = data.get("as", "").split(" ")[0] if data.get("as") else ""
            return {"idx": idx, "ok": True, "proxy": proxy["label"], "ip": ip,
                    "country": data.get("country", ""), "cc": data.get("countryCode", ""),
                    "region": data.get("regionName", ""), "city": data.get("city", ""),
                    "isp": data.get("isp") or data.get("org", ""), "asn": asn,
                    "org": data.get("org") or data.get("as", ""),
                    "subnet": subnet24(ip), "latency": latency, "error": ""}
    except asyncio.TimeoutError:
        return _fail(idx, proxy, "timeout", (time.perf_counter() - t0) * 1000)
    except Exception as e:
        return _fail(idx, proxy, type(e).__name__, (time.perf_counter() - t0) * 1000)


async def fetch(session, proxy, sem, idx, timeout, max_retries=2):
    async with sem:
        res = None
        for attempt in range(1, max_retries + 2):
            res = await _one_attempt(session, proxy, idx, timeout)
            if res["ok"]:
                res["attempts"] = attempt
                res["first_try_ok"] = (attempt == 1)
                return res
        res["attempts"] = max_retries + 1
        res["first_try_ok"] = False
        return res


# ── Cloudflare edge probe (responsiveness + nearest datacenter) ────────────────

async def cf_probe(proxy, sem, timeout):
    """One warm-up request opens the tunnel + TLS, then the next request on the same
    kept-alive connection is timed — so the figure is the edge round-trip, not the
    one-off connection setup."""
    async with sem:
        auth = aiohttp.BasicAuth(proxy["user"], proxy["pwd"]) if proxy["user"] else None
        try:
            async with aiohttp.ClientSession(connector=aiohttp.TCPConnector(limit=2, ssl=False)) as sess:
                async with sess.get(CF_TRACE, proxy=proxy["url"], proxy_auth=auth,
                                    timeout=aiohttp.ClientTimeout(total=15)) as w:
                    await w.read()
                t0 = time.perf_counter()
                async with sess.get(CF_TRACE, proxy=proxy["url"], proxy_auth=auth,
                                    timeout=aiohttp.ClientTimeout(total=timeout)) as r:
                    txt = await r.text()
                    rtt = (time.perf_counter() - t0) * 1000
                    if r.status != 200:
                        return {"ok": False, "error": f"HTTP {r.status}"}
                    d = {}
                    for ln in txt.splitlines():
                        if "=" in ln:
                            k, v = ln.split("=", 1)
                            d[k] = v
                    return {"ok": True, "rtt": rtt, "ip": d.get("ip", ""),
                            "loc": d.get("loc", ""), "colo": d.get("colo", "")}
        except asyncio.TimeoutError:
            return {"ok": False, "error": "timeout"}
        except Exception as e:
            return {"ok": False, "error": type(e).__name__}


# ── download (throughput + TTFB + mid-transfer drops) ──────────────────────────

async def download(proxy, sem, idx, timeout, retries):
    async with sem:
        auth = aiohttp.BasicAuth(proxy["user"], proxy["pwd"]) if proxy["user"] else None
        last_err = ""
        dropped_at = []
        for attempt in range(1, retries + 2):
            try:
                async with aiohttp.ClientSession(connector=aiohttp.TCPConnector(limit=4, ssl=False)) as sess:
                    country = "?"
                    try:
                        async with sess.get(CF_TRACE, proxy=proxy["url"], proxy_auth=auth,
                                            timeout=aiohttp.ClientTimeout(total=15)) as tr:
                            for ln in (await tr.text()).splitlines():
                                if ln.startswith("loc="):
                                    country = ln[4:].strip() or "?"
                    except Exception:
                        pass
                    t0 = time.perf_counter()
                    async with sess.get(DOWN_URL, proxy=proxy["url"], proxy_auth=auth,
                                        timeout=aiohttp.ClientTimeout(total=timeout)) as r:
                        if r.status != 200:
                            last_err = f"HTTP {r.status}"
                            continue
                        first = None
                        nbytes = 0
                        try:
                            async for chunk in r.content.iter_chunked(65536):
                                if first is None:
                                    first = time.perf_counter()
                                nbytes += len(chunk)
                        except Exception as stream_err:
                            if nbytes > 0:
                                dropped_at.append(nbytes)
                                last_err = f"dropped@{nbytes // 1_000_000}MB"
                            else:
                                last_err = type(stream_err).__name__
                            continue
                        end = time.perf_counter()
                        if nbytes == 0:
                            last_err = "empty"
                            continue
                        ttfb = (first - t0) * 1000 if first else 0
                        dl_time = (end - first) if first and end > first else (end - t0)
                        mbps = (nbytes / 1_000_000) / dl_time if dl_time > 0 else 0
                        return {"idx": idx, "ok": True, "country": country, "bytes": nbytes,
                                "ttfb_ms": ttfb, "mbps": mbps, "dropped": bool(dropped_at), "error": ""}
            except asyncio.TimeoutError:
                last_err = "timeout"
            except Exception as e:
                last_err = type(e).__name__
        return {"idx": idx, "ok": False, "country": "?", "bytes": 0, "ttfb_ms": 0,
                "mbps": 0, "dropped": bool(dropped_at), "error": last_err}


# ── Scamalytics scoring ────────────────────────────────────────────────────────

def load_creds():
    user = os.environ.get("SCAMALYTICS_USER")
    key = os.environ.get("SCAMALYTICS_KEY")
    if user and key:
        return user.strip(), key.strip()
    found = {}
    for path in ("../.env", "../.env.local", ".env"):
        p = os.path.join(os.path.dirname(__file__), path)
        if os.path.exists(p):
            with open(p, encoding="utf-8") as f:
                for line in f:
                    m = re.match(r'\s*(SCAMALYTICS_USER|SCAMALYTICS_KEY)\s*=\s*"?([^"\s]+)"?', line)
                    if m:
                        found[m.group(1)] = m.group(2)
    return found.get("SCAMALYTICS_USER"), found.get("SCAMALYTICS_KEY")


def parse_scam(ip, data):
    s = data.get("scamalytics", {})
    if s.get("status") != "ok":
        return {"ip": ip, "ok": False, "error": s.get("status") or "bad_response"}
    ext = data.get("external_datasources", {})
    score = s.get("scamalytics_score")
    risk = s.get("scamalytics_risk", "?")
    px = s.get("scamalytics_proxy", {})
    is_dc = bool(px.get("is_datacenter"))
    is_vpn = bool(px.get("is_vpn"))
    fh = bool(ext.get("firehol", {}).get("is_proxy"))
    ips_bl = bool(ext.get("ipsum", {}).get("ip_blacklisted"))
    sh = bool(ext.get("spamhaus_drop", {}).get("ip_blacklisted"))
    x4 = bool(ext.get("x4bnet", {}).get("is_blacklisted_spambot"))
    on_bl = bool(s.get("is_blacklisted_external")) or fh or ips_bl or sh or x4
    cc = (ext.get("dbip", {}).get("ip_country_code")
          or ext.get("ipinfo", {}).get("ip_country_code")
          or ext.get("maxmind_geolite2", {}).get("ip_country_code")
          or ext.get("ip2proxy_lite", {}).get("ip_country_code") or "?")
    isp = (ext.get("dbip", {}).get("isp_name")
           or ext.get("ip2proxy_lite", {}).get("isp_name")
           or s.get("scamalytics_isp") or "?")
    asn = ext.get("ipinfo", {}).get("asn") or ext.get("ip2proxy_lite", {}).get("asn") or "?"
    return {"ip": ip, "ok": True, "error": "", "score": score if isinstance(score, int) else 0,
            "risk": risk, "is_dc": is_dc, "is_vpn": is_vpn, "on_bl": on_bl,
            "country": cc, "isp": isp, "asn": asn,
            "credits": s.get("credits", {}).get("remaining"),
            "strict_clean": (risk == "low" and not is_dc and not on_bl)}


async def score_one(session, user, key, ip, sem):
    async with sem:
        try:
            async with session.get(f"{SCAM_HOST}/{user}/", params={"key": key, "ip": ip},
                                   timeout=aiohttp.ClientTimeout(total=20)) as r:
                return parse_scam(ip, await r.json(content_type=None))
        except Exception as e:
            return {"ip": ip, "ok": False, "error": type(e).__name__}


# ── stage runners ──────────────────────────────────────────────────────────────

def progress(tag, done, total):
    step = max(1, total // 10)
    if done % step == 0 or done == total:
        console.print(f"   [{tag}] {done}/{total}", highlight=False)


async def run_ipapi(proxies, n, concurrency, timeout, retries, tag):
    sem = asyncio.Semaphore(concurrency)
    conn = aiohttp.TCPConnector(limit=concurrency * 3, ssl=False)
    out = []
    async with aiohttp.ClientSession(connector=conn) as http:
        tasks = [asyncio.create_task(fetch(http, proxies[i % len(proxies)], sem, i, timeout, retries))
                 for i in range(n)]
        for done, coro in enumerate(asyncio.as_completed(tasks), 1):
            out.append(await coro)
            progress(tag, done, n)
    return out


async def run_cf(proxies, n, concurrency, timeout, tag):
    sem = asyncio.Semaphore(concurrency)
    tasks = [asyncio.create_task(cf_probe(proxies[i % len(proxies)], sem, timeout))
             for i in range(n)]
    out = []
    for done, coro in enumerate(asyncio.as_completed(tasks), 1):
        out.append(await coro)
        progress(tag, done, n)
    return out


async def run_download(proxies, n, timeout, retries, tag):
    sem = asyncio.Semaphore(DOWN_CONCURRENCY)
    tasks = [asyncio.create_task(download(proxies[i % len(proxies)], sem, i, timeout, retries))
             for i in range(n)]
    out = []
    for done, coro in enumerate(asyncio.as_completed(tasks), 1):
        out.append(await coro)
        progress(tag, done, n)
    return out


async def score_ips(ips, user, key, tag):
    sem = asyncio.Semaphore(SCORE_CONCURRENCY)
    out = []
    async with aiohttp.ClientSession() as session:
        tasks = [asyncio.create_task(score_one(session, user, key, ip, sem)) for ip in ips]
        for done, coro in enumerate(asyncio.as_completed(tasks), 1):
            out.append(await coro)
            progress(tag, done, len(ips))
    return out


# ── input ──────────────────────────────────────────────────────────────────────

def read_proxies(path):
    if path:
        with open(path, encoding="utf-8") as f:
            lines = f.readlines()
    else:
        console.print("Paste proxies (one per line), then an empty line:")
        lines = []
        while True:
            try:
                ln = input()
            except EOFError:
                break
            if ln.strip() == "":
                if lines:
                    break
                continue
            lines.append(ln)
    return [p for p in (parse_proxy(l) for l in lines) if p]


def fmt(v, suffix=""):
    return f"{v}{suffix}"


# ── main ─────────────────────────────────────────────────────────────────────

def build_report(M):
    t = Table(title="POOL BENCHMARK — RESULTS", box=box.DOUBLE_EDGE, header_style="bold cyan",
              title_style="bold green")
    t.add_column("Metric", style="cyan")
    t.add_column("Value", style="bold white", justify="right")
    for section, rows in M["sections"]:
        t.add_row(f"[bold yellow]{section}[/]", "")
        for k, v in rows:
            t.add_row(f"  {k}", str(v))
    console.print()
    console.print(t)


async def run(args, proxies):
    M = {"label": args.label, "country": args.country or None,
         "timestamp": datetime.now().isoformat(timespec="seconds"),
         "proxies_input": len(proxies), "stages": {}}
    user = key = None

    # 1 — cleanliness (Scamalytics)

    clean_rows = []
    if not args.no_quality and args.quality > 0:
        user, key = load_creds()
        if not user or not key:
            console.print("[yellow]Scamalytics key not found — skipping cleanliness stage.[/]")
        else:
            console.rule(f"[bold]Cleanliness — {args.quality} IPs[/]")
            collected = await run_ipapi(proxies, int(args.quality * 1.6) + 10,
                                        args.concurrency, 15, 1, "collect")
            uniq = {}
            for r in collected:
                if r.get("ok") and r.get("ip") and r["ip"] not in uniq:
                    uniq[r["ip"]] = r
            ips = list(uniq.keys())[:args.quality]
            scored = await score_ips(ips, user, key, "score")
            ok = [r for r in scored if r.get("ok")]
            n = len(ok)
            if n:
                strict = sum(r["strict_clean"] for r in ok) / n * 100
                low = sum(1 for r in ok if r["risk"] == "low") / n * 100
                dc = sum(r["is_dc"] for r in ok) / n * 100
                bl = sum(r["on_bl"] for r in ok) / n * 100
                vpn = sum(r["is_vpn"] for r in ok)
                geo = None
                if args.country:
                    geo = sum(1 for r in ok if (r["country"] or "").upper() == args.country.upper()) / n * 100
                M["stages"]["cleanliness"] = {
                    "n": n, "strict_clean_pct": round(strict, 1), "low_risk_pct": round(low, 1),
                    "datacenter_pct": round(dc, 1), "blacklist_pct": round(bl, 1),
                    "geo_accuracy_pct": round(geo, 1) if geo is not None else None, "vpn": vpn}
                clean_rows = [("Strictly clean", f"{strict:.1f}%"),
                              ("Low fraud-risk (0–19)", f"{low:.1f}%"),
                              ("Datacenter", f"{dc:.1f}%"),
                              ("Blacklisted", f"{bl:.1f}%")]
                if geo is not None:
                    clean_rows.append((f"Geo-accuracy ({args.country.upper()})", f"{geo:.1f}%"))
                # per-IP CSV

                ts = datetime.now().strftime("%Y%m%d_%H%M%S")
                with open(f"benchmark_ips_{ts}.csv", "w", newline="", encoding="utf-8") as f:
                    w = csv.writer(f)
                    w.writerow(["ip", "score", "risk", "is_datacenter", "is_vpn", "on_blacklist",
                                "country", "isp", "asn", "strict_clean"])
                    for r in scored:
                        if r.get("ok"):
                            w.writerow([r["ip"], r["score"], r["risk"], r["is_dc"], r["is_vpn"],
                                        r["on_bl"], r["country"], r["isp"], r["asn"], r["strict_clean"]])

    # 2 — throughput

    console.rule(f"[bold]Throughput — {args.downloads} downloads[/]")
    dl = await run_download(proxies, args.downloads, 60, 1, "download")
    dok = [r for r in dl if r["ok"]]
    dl_rows = []
    if dok:
        mbps = [r["mbps"] for r in dok]
        ttfb = [r["ttfb_ms"] for r in dok]
        nodrop = sum(1 for r in dl if r["ok"] and not r["dropped"]) / len(dl) * 100
        M["stages"]["throughput"] = {
            "n": len(dl), "ok": len(dok),
            "median_mbps": round(statistics.median(mbps), 2), "p95_mbps": round(pct(mbps, 95), 2),
            "median_ttfb_ms": round(statistics.median(ttfb)), "completed_no_drop_pct": round(nodrop, 1)}
        dl_rows = [("Median download", f"{statistics.median(mbps):.1f} MB/s ({statistics.median(mbps)*8:.0f} Mbps)"),
                   ("p95 download", f"{pct(mbps,95):.1f} MB/s ({pct(mbps,95)*8:.0f} Mbps)"),
                   ("Median TTFB", f"{statistics.median(ttfb):.0f} ms"),
                   ("Completed without drop", f"{nodrop:.0f}%")]

    # 3 — latency (Cloudflare edge + ip-api origin)

    console.rule(f"[bold]Latency — {args.latency} probes[/]")
    cf = await run_cf(proxies, args.latency, args.concurrency, 15, "cf")
    cfok = [r for r in cf if r["ok"]]
    lat_rows = []
    if cfok:
        rtts = [r["rtt"] for r in cfok]
        colo = Counter(r["colo"] for r in cfok if r["colo"]).most_common(1)
        M["stages"].setdefault("latency", {})
        M["stages"]["latency"]["cloudflare"] = {
            "n": len(cfok), "p50_ms": round(statistics.median(rtts)),
            "p90_ms": round(pct(rtts, 90)), "p95_ms": round(pct(rtts, 95)),
            "top_colo": colo[0][0] if colo else None}
        lat_rows += [("Cloudflare edge — p50", f"{statistics.median(rtts):.0f} ms"),
                     ("Cloudflare edge — p90", f"{pct(rtts,90):.0f} ms"),
                     ("Cloudflare edge — p95", f"{pct(rtts,95):.0f} ms")]
        if colo:
            lat_rows.append(("Nearest datacenter", colo[0][0]))

    # 4 — rotation (also yields ip-api round-trip latency)

    console.rule(f"[bold]Rotation — {args.rotation} requests[/]")
    rot = await run_ipapi(proxies, args.rotation, args.concurrency, args.timeout, 2, "rotation")
    rok = [r for r in rot if r["ok"]]
    rot_rows = []
    if rok:
        uips = {r["ip"] for r in rok if r.get("ip")}
        uasn = {r["asn"] for r in rok if r.get("asn")}
        usub = {r["subnet"] for r in rok if r.get("subnet")}
        success = len(rok) / len(rot) * 100
        first = sum(1 for r in rok if r.get("first_try_ok")) / len(rot) * 100
        cmatch = None
        if args.country:
            cmatch = sum(1 for r in rok if (r["cc"] or "").upper() == args.country.upper()) / len(rok) * 100
        ipapi_rtts = [r["latency"] for r in rok]
        M["stages"]["rotation"] = {
            "n": len(rot), "success_pct": round(success, 1), "first_try_pct": round(first, 1),
            "unique_ips": len(uips), "unique_asns": len(uasn), "unique_subnets": len(usub),
            "country_match_pct": round(cmatch, 2) if cmatch is not None else None}
        M["stages"].setdefault("latency", {})
        M["stages"]["latency"]["ip_api"] = {
            "n": len(ipapi_rtts), "p50_ms": round(statistics.median(ipapi_rtts)),
            "p90_ms": round(pct(ipapi_rtts, 90))}
        lat_rows += [("ip-api origin — p50", f"{statistics.median(ipapi_rtts):.0f} ms"),
                     ("ip-api origin — p90", f"{pct(ipapi_rtts,90):.0f} ms")]
        rot_rows = [("Success rate", f"{success:.1f}%"),
                    ("First-try success", f"{first:.1f}%"),
                    ("Unique exit IPs", f"{len(uips)}"),
                    ("Unique networks (ASN)", f"{len(uasn)}"),
                    ("Unique /24 subnets", f"{len(usub)}")]
        if cmatch is not None:
            rot_rows.append((f"Country match ({args.country.upper()})", f"{cmatch:.2f}%"))

    M["sections"] = [s for s in [
        ("CLEANLINESS", clean_rows), ("LATENCY", lat_rows),
        ("ROTATION", rot_rows), ("THROUGHPUT", dl_rows)] if s[1]]
    build_report(M)

    out_path = args.json or f"benchmark_{args.label}_{datetime.now().strftime('%Y%m%d_%H%M%S')}.json"
    M.pop("sections", None)
    with open(out_path, "w", encoding="utf-8") as f:
        json.dump(M, f, indent=2, ensure_ascii=False)
    console.print(f"\n[green]✓[/] Saved: [bold]{out_path}[/]")


def main():
    ap = argparse.ArgumentParser(description="Jetproxy pool benchmark")
    ap.add_argument("--quality", type=int, default=100, help="IPs scored for cleanliness")
    ap.add_argument("--downloads", type=int, default=50, help="download samples")
    ap.add_argument("--latency", type=int, default=1000, help="latency probes")
    ap.add_argument("--rotation", type=int, default=2000, help="rotation requests")
    ap.add_argument("--concurrency", type=int, default=20)
    ap.add_argument("--timeout", type=float, default=15.0)
    ap.add_argument("--country", default="", help="expected ISO code for geo-accuracy")
    ap.add_argument("--proxies", default="", help="proxy list file (else paste)")
    ap.add_argument("--label", default="pool")
    ap.add_argument("--json", default="")
    ap.add_argument("--no-quality", action="store_true", help="skip the cleanliness stage")
    args = ap.parse_args()

    console.print("\n[bold cyan]═══  JETPROXY — POOL BENCHMARK  ═══[/]\n")
    proxies = read_proxies(args.proxies)
    if not proxies:
        console.print("[red]No valid proxies.[/]")
        return
    console.print(f"[green]✓[/] Proxies loaded: [bold]{len(proxies)}[/]")
    asyncio.run(run(args, proxies))


if __name__ == "__main__":
    try:
        main()
    except KeyboardInterrupt:
        console.print("\n[yellow]Interrupted.[/]")

Таргетинг вплоть до города

«Сред. онлайн» — это среднее число различных устройств, подключённых и доступных в один и тот же момент, а не суммарный итог. Сгруппировано по уровням Высокий / Средний / Низкий.

РегионыГородаПровайдеры

Регион	Задержка	Сред. онлайн	Пул
New York	322 ms	~20 158	Высокий
California	255 ms	~16 765	Высокий
Florida	322 ms	~16 595	Высокий
Texas	309 ms	~14 287	Высокий
Pennsylvania	322 ms	~11 606	Высокий
Illinois	305 ms	~9 570	Высокий
Georgia	329 ms	~9 333	Высокий
North Carolina	337 ms	~8 179	Высокий
Ohio	319 ms	~8 145	Высокий
Maryland	328 ms	~6 753	Высокий
New Jersey	297 ms	~6 346	Средний
Michigan	299 ms	~6 278	Средний
Virginia	360 ms	~6 075	Средний
Tennessee	355 ms	~5 396	Средний
South Carolina	329 ms	~4 412	Средний
Massachusetts	306 ms	~4 174	Средний
Louisiana	333 ms	~3 937	Средний
Arizona	297 ms	~3 835	Средний
Connecticut	309 ms	~3 292	Средний
Alabama	341 ms	~3 224	Средний
Missouri	303 ms	~3 156	Низкий
Nevada	328 ms	~3 122	Низкий
Indiana	302 ms	~2 851	Низкий
Washington	261 ms	~2 206	Низкий
Mississippi	330 ms	~2 070	Низкий
Kentucky	325 ms	~1 968	Низкий
Wisconsin	288 ms	~1 629	Низкий
Colorado	323 ms	~1 493	Низкий
Delaware	334 ms	~1 425	Низкий
Oklahoma	322 ms	~1 324	Низкий

Город	Задержка	Сред. онлайн	Пул
Brooklyn	345 ms	~18 990	Высокий
Philadelphia	328 ms	~15 373	Высокий
Chicago	330 ms	~14 921	Высокий
Houston	294 ms	~12 057	Высокий
Queens	323 ms	~11 907	Высокий
Las Vegas	339 ms	~11 605	Высокий
The Bronx	316 ms	~11 002	Высокий
Miami	316 ms	~7 687	Высокий
Atlanta	356 ms	~6 933	Высокий
New York	319 ms	~6 933	Высокий
Los Angeles	242 ms	~6 481	Средний
Phoenix	342 ms	~6 330	Средний
Columbus	338 ms	~6 029	Средний
Jacksonville	325 ms	~5 727	Средний
Cleveland	340 ms	~5 275	Средний
Baltimore	310 ms	~4 823	Средний
St Louis	301 ms	~4 672	Низкий
Cincinnati	326 ms	~4 672	Низкий
Memphis	424 ms	~4 371	Низкий
Washington	308 ms	~4 220	Низкий
Nashville	445 ms	~4 220	Низкий
Detroit	292 ms	~4 069	Низкий
Orlando	326 ms	~4 069	Низкий
Dallas	319 ms	~3 768	Низкий
Fresno	263 ms	~3 467	Низкий

Провайдер	Задержка	Сред. онлайн	Пул
Comcast Xfinityфиксированный	313 ms	~64 286	Высокий
Spectrum (Charter)фиксированный	253 ms	~38 733	Высокий
Verizonфиксированный	305 ms	~23 523	Высокий
AT&Tфиксированный	308 ms	~16 321	Высокий
Cox Communicationsфиксированный	328 ms	~11 838	Высокий
Optimum (Altice)фиксированный	315 ms	~11 608	Средний
Frontierфиксированный	312 ms	~7 509	Средний
Spectrumфиксированный	321 ms	~3 984	Средний
CenturyLinkфиксированный	339 ms	~3 180	Средний
Metronetфиксированный	345 ms	~2 069	Низкий
Kinetic by Windstreamфиксированный	336 ms	~1 839	Низкий
WOW! Internetфиксированный	337 ms	~1 686	Низкий
RCNфиксированный	303 ms	~1 571	Низкий
Brightspeedфиксированный	363 ms	~1 456	Низкий

Геоточность — каждый IP, продаваемый как Соединенные Штаты, резолвится в страну Соединенные Штаты по трём независимым гео-базам (db-ip, MaxMind, ipinfo); высокая геоточность — это сигнал, на который опираются локальные гео-фильтры.

Прокси для страны Соединенные Штаты по сценариям использования

Организовано по тому, что вы делаете, а не по платформам. Локальные сервисы перечислены там, где они важны.

E-commerce и анализ рынка

Проверяйте витрины, цены и локальные листинги изнутри рынка.

Мониторинг витрин
Отслеживание локальных цен
Исследование продавцов

AmazonWalmarteBayTargetBest Buy

Верификация и эффективность рекламы

Смотрите, как реклама, креативы и SERP отображаются локальному пользователю — без ручного переключения.

Локальная SERP
Проверка креативов
Лендинги

FacebookInstagramTikTokX (Twitter)YouTube

Тревел и анализ цен

Снимайте тарифы на авиабилеты и отели так, как их видит местный клиент.

Гео-зависимые тарифы
Мониторинг предложений
Сравнение расценок

ExpediaBooking.comPricelineKayakGoogle Flights

Стриминг и гео-верификация

Проверяйте региональные каталоги и гео-фильтры из нужной локации.

Гео-проверки
Верификация каталога
Региональная доступность

NetflixHuluMaxPeacockParamount+

Объявления и локальные листинги

Отслеживайте товары б/у, авто и аренду на локальных досках объявлений.

Мониторинг объявлений
Отслеживание цен
Региональный охват

CraigslistFacebook MarketplaceOfferUpCars.comCarGurus

Разработка и автоматизация

Резидентные IP для пайплайнов, тестов и разрешённого сбора данных через API.

Интеграция в пайплайн
Управление через API
Sticky-сессии

PythonScrapycURLGitHub

Помимо локальных сайтов, тот же пул региона Соединенные Штаты работает с крупнейшими глобальными платформами — Google, Meta, Amazon, YouTube, TikTok и Netflix — в том виде, в каком они отображаются в локали региона Соединенные Штаты: локальные цены, реклама, каталоги, SERP и контент.

Для разработчиков API

Генерируйте эндпоинты с привязкой к стране Соединенные Штаты в панели управления, копируйте проверенные сниппеты или автоматизируйте списки прокси через публичный API. Город, ISP, sticky-сессии и сохранённые списки — всё в одном удобном рабочем процессе.

Документация API

1import requests
2 
3headers = {"x-api-key": "gpx_live_YOUR_KEY"}
4payload = {
5  "country_code": "US",
6  "city": "Brooklyn",
7  "session_type": "sticky",
8  "quantity": 5,
9  "protocol": "socks5"
10}
11 
12response = requests.post(
13  "https://jetproxy.io/api/v1/generate",
14  headers=headers,
15  json=payload,
16  timeout=30
17)
18print(response.json()["proxies"])

Пакеты без скрытых условий

Чем больше объём, тем ниже цена за гигабайт. Без подписок и скрытых платежей.

1 GB$3.70

$3.70 / GB

Выбрать

5 GB$18.00

$3.60 / GB

Выбрать

10 GB$34.50

$3.45 / GB

Выбрать

Популярный

25 GB$80.00

$3.20 / GB

Выбрать

50 GB$147.50

$2.95 / GB

Выбрать

100 GB$270.00

$2.70 / GB

Выбрать

250 GB$612.50

$2.45 / GB

Выбрать

500 GB$1,100.00

$2.20 / GB

Выбрать

1 TB$2,000.00

$2.00 / GB

Выбрать

Пакет

Цена за ГБ

Итого

1 GB

$3.70 / GB

$3.70Выбрать

5 GB

$3.60 / GB

$18.00Выбрать

10 GB

$3.45 / GB

$34.50Выбрать

Популярный

25 GB

$3.20 / GB

$80.00Выбрать

50 GB

$2.95 / GB

$147.50Выбрать

100 GB

$2.70 / GB

$270.00Выбрать

250 GB

$2.45 / GB

$612.50Выбрать

500 GB

$2.20 / GB

$1,100.00Выбрать

1 TB

$2.00 / GB

$2,000.00Выбрать

Доступные способы оплаты

Вопросы, которые покупатели задают на самом деле

Всё ещё взвешиваете, подойдёт ли пул региона Соединенные Штаты под вашу задачу? Наша команда отвечает на реальные вопросы в Telegram, круглосуточно — до и после покупки.

Написать в Telegram

Подойдут ли они для парсинга Walmart и Target?

Это основной сценарий использования. Пул полностью резидентный — именно это свойство ищут антибот-системы локального ритейла, — поэтому такие IP проходят там, где диапазоны дата-центров блокируются. Результат всё же зависит от вашего цифрового отпечатка, заголовков и темпа запросов, поэтому сочетайте прокси с чистой настройкой и соответствующим часовым поясом США (ET/CT/MT/PT).

Можно ли таргетировать конкретный город — например, Бруклин или Чикаго?

Да, где это позволяет глубина пула — выберите город при генерации списка прокси. Наши таблицы покрытия показывают актуальное число параллельных сессий для Бруклина, Филадельфии, Чикаго, Хьюстона, Куинса, Лас-Вегаса и других городов, так что вы заранее видите, где ротация самая глубокая, прежде чем принять решение.

Геолоцируются ли эти IP внутри США?

Да — в нашем последнем бенчмарке пул определяется как США с точностью геолокации 99,92% по данным Cloudflare и независимых гео-баз, а выходные узлы подтверждены близ Ньюарка (EWR), Вашингтона (IAD) и Атланты (ATL). Высокая точность геолокации — это базовый сигнал, на который опираются американские гео-фильтры.

Можно ли удержать один американский IP для многошагового сценария?

Да. Используйте sticky-сессию, чтобы сохранять один и тот же американский выходной IP — среднее время удержания около 4,2 часа и до 72 часов по нашим трёхдневным замерам. Для масштабирования ротируйте по запросу: выходной IP меняется примерно в 96% запросов, обычно сразу на другого провайдера, а не просто на соседний адрес.

Какие американские провайдеры и города охвачены?

Пул охватывает 14 крупных ISP США во главе с Comcast, Spectrum (Charter), Verizon, AT&T и Cox, в 30 штатах и 25 городах — от Северо-Востока (Бруклин, Филадельфия, Куинс, Бронкс) до Среднего Запада (Чикаго), Юга (Хьюстон, Майами, Атланта) и Запада (Лос-Анджелес, Финикс, Лас-Вегас).